本文提及的 Qualcomm 产品由 Qualcomm Technologies, Inc. 和/或其子公司提供。

我们一直和那些希望了解云计算结合边缘计算商业价值的人士保持着沟通。当我们向他们展示 Thundercomm 最近在嵌入式世界大会展示的 AWS IoT 制造解决方案演示之类的应用时，他们豁然开朗。这也是我们所乐见的那种“顿悟时刻”。

Take luggage tags, for example

以行李标签为例

《互联智能边缘：智能制造》https://youtu.be/IxpXJiGhxzQ虽然产品很简单，但生产过程也包含很多步骤：

• 接受订单
• 将订单传达给雕刻机
• 在雕刻机中加载空白标签
• 雕刻标签
• 从雕刻机中取出雕刻好的标签
• 检查标签是否有缺陷或错误
• 分离次品标签
• 手动分拣合格标签以供配送
• 重复上述步骤

演示的目的是展示一个涵盖云计算和边缘计算的制造应用程序。

通过云端订购，在边缘制造

首先，用户通过 Web 界面在云中输入行李标签信息，在 AWS 云中设置订单。

同样还是在云中，订单被存储并转换为雕刻指令，AWS 云通过 5G 或 Wi-Fi 传输此指令，如下图所示。

在位于网络边缘的制造工厂中，Thundercomm EB5 Edge AI Box 在本地处理所有指令。它控制雕刻机、将标签送入雕刻机及取出标签的机器臂。

雕刻完成后，机器臂将标签移动到 Basler 摄像头，在 EB5 上运行 AI 推理，完成质量检查。机器臂将合格标签移动到配送箱，并将次品标签放置于废料箱中。

EB5 Edge AI Box 搭载 Qualcomm® QRB5165 机器人处理器，其特性包括：人工智能、机器学习、异构计算、增强计算机视觉和用于实现多摄像头并发的图像信号处理器。QRB5165 处理器适合工业级温度范围，确保每一层级都符合要求。

下一步：智能互联边缘端

在智能互联边缘端，处理工作由边缘设备完成，这些设备仍保持与云的连接，但对云的依赖程度变小。这是一个物联网随着设备功能变强而演化的典型示例。

这个用例根据数据进行决策，而不需要在制造设备和中央服务器之间交换数据。重点介绍了如何在本地运行机器学习推理，以执行对象检测和质量控制，并展示了 AWS 云如何与硬件和机械集成。

了解有关Thundercomm EB5 Edge AI Box的更多信息，以及如何将其整合到应用程序中，浏览Qualcomm 开发者网络中其他开发者创建的 AWS 云和 AWS IoT 项目。

Qualcomm QRB5165、Qualcomm Adreno、Qualcomm Hexagon 和 Qualcomm Spectra 是Qualcomm Technologies, Inc.和/或其子公司的产品。